《表2 第2组融合图像客观评价结果》

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《基于SVM和窗口梯度的多焦距图像融合方法》

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对本文的多焦距融合方法和其他算法在运行时间上进行对比，结果列在表5中。运行时间最快的是MDFB算法，其次是EWT算法，本文算法的运行时间要快于NSCT、BEMD和CEMD。MDFB和EWT算法是基于小波变换的方法，它们的时间复杂度低，仅为Ο（N），其中N表示图像中的像素点个数。NSCT和BEMD的平均运行时间达到百秒级，这是因为基于NSCT的融合算法需要复杂的图像分解和重建过程，它的时间复杂度为Ο（BNL），其中B表示子带数量，L表示在非下采样金字塔和非下采样方向滤波器中执行的操作次数。BEMD算法需要进行二维平面插值运算，这导致分解阶段非常耗时，它的时间复杂度为Ο（VN2），其中V表示插值运算的次数。CEMD算法需要对图像矩阵进行逐行操作，这使得CEMD算法的运算时间大大增加，它的时间复杂度为Ο（Nlog N）。WEMD算法取消了EMD算法中插值计算上下包络和筛选停止条件这两个耗时的步骤，使算法运算速度加快，它的时间复杂度为Ο（N）。